Введение

Целью данной курсовой работы является закрепление теоретической основы по дисциплине «Экономико-математические методы и модели в логистике», тщательно научиться разбираться в дисциплине экономико-математические методы и модели, а именно: научиться определять оптимальный размер заказа комплектующих изделий для производства продукции промышленного предприятия и делать прогнозы объема продаж готовой продукции со склада промышленного предприятия за определенный период. Кроме того, приобрести навыки практического применения экономико-математических методов для моделирования реальных экономических ситуаций, возникающих в различных логистических системах, что способствует повышению эффективного управления логистическими цепями поставок и является условием успешной деятельности предприятия.

Объектом работы являются логистические товаропотоки промышленного предприятия.

Предмет работы - экономико-математические методы и модели.

Основная задача курсовой работы заключается в возможности применения различных экономико-математических методов и моделей для совершенствования показателей логистической деятельности предприятия.

Метод Монте-Карло (методы Монте-Карло, ММК) -- общее название группы численных методов, основанных на получении большого числа реализаций стохастического (случайного) процесса, который формируется таким образом, чтобы его вероятностные характеристики совпадали с аналогичными величинами решаемой задачи. Используется для решения задач в различных областях физики, химии, математики, экономики, оптимизации, теории управления и др.

Метод статистических испытаний, численный метод решения математических задач при помощи моделирования случайных процессов и событий. Термин "М.-К. м." возник в 1949, хотя некоторые расчёты путём моделирования случайных событий осуществлялись статистиками и ранее. Широкое распространение метод получил только после появления быстродействующих вычислительных машин. Программы для расчётов по методу Монте-Карло на ЭВМ сравнительно просты и, как правило, позволяют обходиться без большой оперативной памяти.